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Qué hacía antes un desarrollador y qué tiene que hacer ahora con agentes de IA
Qué cambia en el trabajo del desarrollador cuando delega parte de la implementación en agentes de IA: análisis, contexto, programación, pruebas y responsabilidad.
Agent Engineering: cuándo coordinar varios agentes y cuándo no
Cómo decidir entre código, un flujo, un agente o varios, y qué contratos, permisos, estado y pruebas necesita la coordinación.
Tu proveedor de servicios gestionados va a ser un agente (y es una buena noticia)
Cómo evolucionan las altas, las matriculaciones y el resto de la administración de Moodle desde el CSV hasta agentes con permisos, confirmación y trazabilidad.
Loop Engineering: dejar de dirigir al agente paso a paso
Qué es Loop Engineering y qué hay que diseñar para que un agente compruebe sus resultados, conserve el estado y continúe sin depender de otro prompt humano.
Memory Engineering: qué debe recordar, corregir y olvidar un agente
Cómo diseñar la escritura, recuperación, actualización y eliminación de la memoria de un agente sin convertir su historial en una fuente de errores.
Repartir licencias de IA no transforma una empresa
Comprar acceso a la IA es fácil. Convertir ese acceso en productividad organizativa es un problema de diseño del trabajo.
De las licencias a la capacidad: cómo abordar la adopción de IA en una organización
La adopción de IA comienza por el trabajo que la organización quiere mejorar y por las capacidades necesarias para sostener ese cambio.
Si un prompt puede provocar un fallo en producción, necesita ingeniería
La IA puede escribir más código por nosotros, pero también nos obliga a diseñar, versionar, probar, asegurar y mantener una nueva capa de software alrededor de los agentes.
Lo que he aprendido trabajando con agentes en desarrollo de software
Dieciséis meses con agentes aplicados al desarrollo de software en repositorios reales. Los errores que he cometido, lo que me ha funcionado y cómo trabajo ahora.
Deuda técnica en IA generativa: RAG, agentes y código generado
La deuda técnica de la IA generativa se acumula en fuentes, índices, agentes y código. El análisis propone controles para RAG, agentes, código generado y desarrollo dirigido por especificaciones.
¿Está tu LMS preparado para agentes? Ocho pruebas de arquitectura
Ocho pruebas para saber si un LMS permite que agentes de IA consulten y actúen con delegación, límites, trazabilidad y responsabilidad educativa.
MCP y Moodle: arquitectura segura para agentes
Cómo situar una pasarela MCP delante de Moodle sin compartir tokens, exponer toda la API ni permitir que el contenido del curso gobierne las acciones del agente.
Qué decisiones de arquitectura deja abiertas una spec
Una especificación reduce ambigüedad, pero no elige por sí sola la arquitectura. Un caso de concurrencia muestra qué debe decidir todavía el equipo.
Cómo verificar que una automatización de IA terminó bien
Una automatización puede terminar sin errores y dejar el trabajo a medias. Este contrato permite definir el resultado, probarlo y gestionar excepciones.
Spec-Driven Development con IA: qué debe contener una spec
Una spec útil conserva las decisiones que deben llegar al diseño, el código y las pruebas. Esta guía explica qué incluye, cuánta autoridad recibe y dónde deja de bastar.